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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:42 编辑 ! f4 ~. ?8 \# L4 D" b( A7 V& o8 T
6 s* R; B8 i+ e9 O3 t7 B( g7 J课程目录：) `: q1 i' T K8 i4 u0 ^! {) T
01.第01课 机器学习中的微分与矩阵
/ N1 x; ~4 p2 g) W" S02.第02课 概率与凸优化" g) n. @* x& l8 j+ B+ N. Q
03.第03课 回归问题与应用 N/ [( j( r# J/ e( D) B- U* F; W
04.第04课 决策树、随机森林、GBDT
% H7 _- x+ u. F$ f) s+ ]$ A05.第05课 SVM; v j6 I* d7 Q Y V
06.第06课 最大熵与EM算法+ L3 V* W, G" [% T- H
07.第07课 机器学习中的特征工程处理5 ~% ^9 _; u4 ^' G, T) s
08.第08课 多算法组合与模型最优化
9 f9 S: A& t) w/ f1 F9 u/ G" z/ V09.第09课 sklearn与机器学习实战5 I& {* F% a" u$ z7 b* a; G2 p
10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
+ X9 @8 B0 f& g; W11.第11课 用户画像与推荐系统
" ^" s# L; k, u7 ^% c12.第12课 聚类, [+ G" N# u% A" p: Q$ z
13.第13课 聚类与推荐系统实战
( c$ N" U* L: K4 } K" d14.第14课 贝叶斯网络
7 g! l: x% R9 q; N2 i5 j+ y15.第15课 隐马尔科夫模型HMM+ ]& N3 R# S" ^
16.第16课 主题模型
- \- p; M, C! m$ B8 D* w17.第17课 神经网络初步 K0 [3 @5 P( _) L
18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉. Y+ I, u. Z: z) T( V1 p
19.第19课 循环神经网络与自然语言处理
& n v0 j, V! E! m; Z20.第20课 深度学习实践! v6 `4 n ~. e* `+ q
, ~3 T& Z0 ^0 x s8 y; }4 X |
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